## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN CERDAS KESESUAIAN LAHAN DENGAN JENIS TANAMAN PANGAN: STUDI KASUS KABUPATEN SIKKA
INTELLIGENT DECISION SUPPORT SYSTEM FOR FOOD PLANT LAND SUITABILITY: CASE STUDY IN SIKKA DISTRICT
Yanter Wilve Baly Woda 1)* , Irman Hermadi 2) , dan Marimin 3)
1) Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Nusa Nipa Jln. Kesehatan No.3, Maumere 86111- Nusa Tenggara Timur
Email: yanterwoda@gmail.com
2) Departemen Ilmu Komputer, Fakultas Matematika dan IPA, Institut Pertanian Bogor
3) Departemen Teknologi Industri Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Institut Pertanian Bogor
Makalah: Diterima 18 September 2018; Diperbaiki 2 Februari 2019; Disetujui 20 Maret 2019

## ABSTRACT
Sikka District is an area with a dry tropical climate. Most of the plants especially food crops in Sikka District  depend  on  rainfall.  The  lack  of  rain  coupled  with  the  weather  anomalies  occurring  in  Sikka  District make  Sikka  District  categorised  in  the  area  threatened  by  food  insecurity.    Food  crop  cultivation  often experiences obstacles, one of which is in determining the suitability of agricultural land for the advancement of certain food crops because the productivity of food crops depends on the quality of the area used. Therefore, this study aimed to develop a smart decision support system to determine land suitability with food crops. This study used a fuzzy analytic hierarchy process to determine the value of alternatives based on parameters that affect the relevance  of  the  land  with  the  type  of  food  crop.    The  results  showed  that  corn  food  crops  were  the  best alternative crop with a value of 0.339 of the three alternative food crops studied and then use the method fuzzy inference system to calculate the amount of land suitability. Kopong Village and Geliting Village were the best villages with land suitability values 81.
Keywords:  fuzzy  analytic  hierarchy  process,  fuzzy  inference  system,  intelligent  decision  support  systems,  land suitability

## ABSTRAK
Kabupaten  Sikka  merupakan  daerah  dengan  iklim  tropis  kering,  sebagian  besar  tanaman  terutama tanaman  pangan  di  Kabupaten  Sikka  bergantung  pada  curah  hujan.  Kurangnya  curah  hujan  ditambah  dengan adanya anomali cuaca yang terjadi di Kabupaten Sikka membuat  Kabupaten Sikka masuk dalam daerah dengan ancaman  rawanan  pangan.  Budidaya  tanaman  pangan  sering  mengalami  kendala,  salah  satunya  dalam menentukan kesesuaian lahan pertanian untuk budidaya  tanaman pangan tertentu  karena  produktivitas tanaman pangan  tergantung  pada  kualitas  tanah  yang  digunakan.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengembangkan sistem pendukung keputusan cerdas untuk menentukan kesesuaian lahan dengan jenis tanaman pangan. Penelitian ini menggunakan metode fuzzy analytic hierarchy proses (fuzzy AHP ) untuk menentukan nilai dari  alternatif  berdasarkan  parameter  yang  mempengaruhi  kesesuaian  lahan  dengan  jenis  tanaman  pangan tersebut  maka  diperoleh  hasil  bahwa  tanaman  pangan  jagung  merupakan  alternatif  tanaman  pangan  terbaik dengan  nilai  0,339  dari  tiga  alternatif  tanaman  pangan  yang  dikaji  dan  kemudian  menggunakan  metode fuzzy inference system untuk  menghitung nilai kesesuaian lahan maka diperoleh hasil bahwa Desa Kopong dan Desa Geliting merupakan desa terbaik dengan nilai kesesuaian lahan 81.
Kata  kunci: fuzzy  analytic  hierarchy  process,  fuzzy  inference  system, sistem  pendukung  keputusan  cerdas, kesesuaian lahan

## PENDAHULUAN
Kabupaten  Sikka  merupakan  salah  satu kabupaten  di  Provinsi  Nusa  Tenggara  Timur  (NTT) yang  termasuk  dalam  gugusan  Pulau  Flores.  Total luas  wilayah  Kabupaten  Sikka  yaitu:    1731,92  Km 2 dengan  penggunaan  lahan  didominasi  oleh  semak belukar dengan luas 17.323,86 Ha atau 39,54% dari total  luas  wilayah  Kabupaten  Sikka  (BPS,  2017). Kondisi  iklim  di  Kabupaten  Sikka  yaitu  beriklim tropis  kering  yang  terdiri  dari  musim  kemarau  dan musim  hujan.  Dengan  kondisi  iklim  tropis  kering membuat  sebagian  besar  tanaman  khususnya
tanaman  pangan  di  daerah  Kabupaten  Sikka bergantung pada curah hujan. Minimnya curah hujan ditambah dengan adanya anomali cuaca yang terjadi di  Kabupaten  Sikka  membuat  Kabupaten  Sikka masuk  dalam  daerah  di  Provinsi  NTT  dengan ancaman  rawan  pangan.  Berbagai  cara  telah dilakukan  pemerintah  untuk  mengatasi  hal  ini, namun  belum  memberikan  hasil  yang  optimal. Hingga  saat  ini  Indonesia  masih  melakukan  impor bahan  pangan  dengan  membebaskan  bea  masuk gandum  dan  kedelai  yang  secara  tidak  langsung malah  menekan  produksi  pangan  Indonesia  sendiri (Insani et  al., 2015).  Kondisi  cuaca  merupakan  hal
Jurnal Teknologi Industri Pertanian 29 (1):62-71 (2019) Nomor DOI: 10.24961/j.tek.ind.pert.2019.29.1.62 ISSN: 0216-3160    EISSN: 2252-390
Terakreditasi Peringkat 2 Dirjen Penguatan Riset dan Pengembangan No 30/E/KPT/2018 Tersedia online http://journal.ipb.ac.id/index.php/jurnaltin
penting  yang  perlu  dipelajari  karena  cuaca  di  suatu daerah  menentukan  rangkaian  aktifitas  manusia. Sebagai  contoh,  informasi  iklim  dan  klasifikasinya banyak  menjadi  acuan  untuk  bidang  pertanian, transportasi,  dan  pariwisata  seperti:  pelayaran, penerbangan,  dan  masa  pola  tanam  (Navianti et  al ., 2012).  Cuaca  merupakan  faktor  penghambat  utama dalam  kecocokan  lahan  dan  jenis  tanaman, disamping  faktor-faktor  lainnya  dikarenakan  cuaca dapat  berpengaruh  terhadap  tanah,  tanaman  dan terhadap  hama  penyakit  tanaman  (Taiyeb,  2017). Evaluasi  lahan  merupakan  pendekatan  atau  cara yang  digunakan  untuk  menilai  potensi  sumber  daya lahan  (Djaenuddin et  al .,  2011).  Tanaman  yang dapat  tumbuh  pada  suatu  lahan  merupakan  tanaman yang  mampu  beradaptasi  dengan  lingkungan sekitarnya,  dikarenakan  tidak  semua  jenis  tanaman khususnya  tanaman  pangan  dapat  tumbuh  di sembarang  lahan,  maka  dibutuhkan  suatu  sistem pendukung  keputusan  (SPK)  untuk  menentukan kesesuaian lahan dengan jenis tanaman pangan.
SPK merupakan pendekatan secara sistematis  dalam  menentukan  teknologi  ilmiah  yang tepat dalam mengambil keputusan, sedangkan sistem pendukung  keputusan  cerdas  (SPKC)  merupakan sistem berbasis komputer yang interaktif menggunakan  data, model,  dan  pengetahuan kepakaran  untuk  mendukung  keputusan-keputusan dalam organisasi untuk menyelesaikan masalah yang kompleks.  Konsep  program  bantu  pengambilan keputusan saat ini berkembang dengan pesat, banyak metode  yang  digunakan  untuk  membantu  dalam mengambil  keputusan  khususnya  yang  berdasarkan beberapa  alternatif.  Dengan  meniru  cara  berpikir manusia,  logika fuzzy dianggap  memungkinkan untuk  penyelesaian  masalah  yang  mengandung ketidakpastian  dan  mengingat  bahwa  cukup  banyak data karakteristik lahan maka pengolahan data dapat menggunakan fuzzy  inference  system (FIS)  (Sevani et  al., 2009). Analytic  hierarchy  process (AHP) merupakan salah satu  metode yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan dengan memperhatikan  faktor-faktor  persepsi,  prefensi, pengalaman  dan  intuisi  dengan  teknik  yang terstruktur  yang  digunakan  untuk  mengatur  dan menganalisis  keputusan  yang  kompleks  (Aikhuele dan  Turan,  2017).  AHP  menggabungkan  penilaian- penilaian  dan  nilai-nilai  pribadi  ke  dalam  satu  cara yang logis (Marimin dan Nurul, 2010). Hendra et al . (2014)  meneliti  sistem  pendukung  keputusan  cerdas menggunakan  pendekatan Fuzzy  analytic  hierarchy process ( Fuzzy AHP). Pada penelitian ini menerapkan Fuzzy AHP  untuk  mendapatkan  nilai prioritas  alternatif  tanaman  pangan  yang  dikaji berdasarkan kriteria atau parameter yang mempengaruhi  kesesuaian  lahan  dengan  jenis tanaman  pangan  tersebut,  dan  menggunakan  FIS untuk mendapatkan nilai kesesuaian lahan berdasarkan  data  lapangan.  Hasil  utama  penelitian ini,  diharapkan  mampu  membangun  sebuah  SPKC
untuk  pemilihan  alternatif  tanaman  pangan  yang terbaik  dengan  lahan  yang  sesuai  di  Kabupaten Sikka.

## METODE PENELITIAN

## Parameter Pengetahuan
Kesesuaian  lahan  untuk  jenis  tanaman pangan dipengaruhi oleh beberapa parameter. Sesuai dengan petunjuk pada buku petunjuk teknis evaluasi lahan  untuk  komoditas  pertanian  2011  dan  hasil wawancara  pakar  terdapat  16  parameter  yang  akan digunakan untuk menentukan kesesuaian lahan yang terdiri  dari  12  parameter  numerik  dan  4  parameter kategori.  Parameter  numerik  yaitu  temperatur  ( 0 C), curah hujan (mm), kelembaban (%), pH, bahan kasar (%),  kedalaman  tanah  (cm),  KTK  liat  (cmol),  C- organik  (%),  kejenuhan  basa  (%),  lereng  (%), singkapan  batuan  (%)  dan  batuan  permukaan  (%), sedangkan parameter kategori yaitu drainase, tekstur, bahaya erosi dan bahaya banjir.

## Data dan Sumber Data
Penelitian  ini  membutuhkan  data-data  untuk perhitungan  nilai  dari  parameter  yang  digunakan, serta  untuk  pemilihan  alternatif  tanaman  pangan yang  terbaik  dengan  lahan  yang  sesuai.  Data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut:
1. Data sekunder yaitu data yang diperoleh dari buku petunjuk  teknis  evaluasi  lahan  untuk  komoditas pertanian 2011.
2. Data primer yaitu data yang didapat langsung dari para pakar dengan cara observasi, wawancara dan menggunakan  alat  ukur  berupa  kuesioner.  Pakar pada  penelitian  ini  berasal  dari  Institut  Pertanian Bogor dan pakar dari Kabupaten Sikka.

## Alat
Peralatan yang dugunakan dalam penelitian ini  terdiri  atas  kuesioner,  XAMPP  dan  Sublime Text3.  Penggunaan  alat  dan  fungsinya  dirinci  pada Tabel 1.

## Pengembangan  Sistem  Pendukung  Keputusan Cerdas (SPKC)
SPKC merupakan sistem berbasis komputer yang  interaktif  menggunakan  data,  model,  dan pengetahuan kepakaran untuk mendukung keputusan-keputusan dalam organisasi untuk menyelesaikan  masalah  yang  komplek  dengan menggabungkan teknik artificial intelligent . Menurut  Wren et  al .  (2009)  struktur  sistem pendukung  keputusan  cerdas  dapat  digambarkan sebagai diagram input , proses dan output . Penelitian ini mempunyai empat komponen utama  SPKC  yaitu  sistem  manajemen  basis  model, sistem  manajemen  basis  data,  sistem  manajemen basis  pengetahuan  dan  sistem  manajemen  dialog. Sistem  ini  dapat  memudahkan  komunikasi  antara pengguna  dengan  komputer  dan  bersifat  interaktif
(Fibrian et  al .,  2010).  Stuktur  model  SPKC  dapat dilihat  pada  Gambar  1  dan  kerangka  kerja  SPKC
yang dirancang dapat dilihat pada Gambar 2.
Tabel 1. Penggunaan alat dan fungsinya No Nama Alat Versi Fungsi 1 Kuesioner - Menggali sumber pengetahuan dari pakar 2 XAMPP 1.8.1 Pengembangan web berbasis PHP dan MySQL 3 Sublime Text 3 1.0.0.1 Text editor untuk menulis kode pemrograman Data Pengetahuan Model
SISTEM MANAJEMEN BASIS DATA · Data penilaian pakar untuk kriteria dan alternatif tanaman pangan
· Data kelas kesesuaian lahan · Data alternatif per kriteria
dari lapangan
SISTEM MANAJEMEN
BASIS MODEL
· Model perhitungan prioritas alternatif tanaman pangan
· Model perhitungan kelas kesesuaian lahan SISTEM MANAJEMEN BASIS PENGETAHUAN
· Basis aturan kesesesuaian lahan
· Membership function parameter kesesuaian lahan · Inferensi fuzzy AHP Sistem Pengolah Terpusat SISTEM MANAJEMEN DIALOG Pengguna

## Gambar 1. Struktur model sistem pendukung keputusan cerdas kesesuaian lahan
Mulai Pendapat
pakar untuk data kriteria
Matriks perbandingan berpasangan untuk setiap kriteria berdasarkan skala AHP Matriks normalisasi per kriteria
Konsistensi kriteria CR ≤ 0.1 Fuzzyfikasi skala AHP menjadi skala TFN Penentuan nilai sintesis fuzzy kriteria Tidak Ya Agregasi pendapat pakar menggunakan geometric mean Bobot global per kriteria Pendapat pakar untuk data alternatif per kriteria Agregasi pendapat pakar menggunakan geometric mean Menghitung perbandingan berpasangan untuk setiap alternatif per kriteria berdasarkan skala AHP Matriks normalisasi untuk setiap anternatif per kriteria Konsistensi alternatif per kriteria CR ≤ 0.1 Fuzzyfikasi skala AHP menjadi skala TFN Ya Penentuan nilai vektor dari defuzzyfikasi kriteria Penentuan nilai bobot vekor (W) Normalisasi nilai bobot vektor global kriteria Tidak Penentuan nilai sintesis fuzzy  alternatif per kriteria Penentuan nilai bobot vekor (W) Normalisasi nilai bobot vektor global alternatif per kriteria Penentuan nilai vektor dari defuzzyfikasi alternatif per kriteria Nilai bobot dari setiap alternatif dikalikan dengan nilai bobot global per kriteria Bobot global tiap alternatif per kriteria Nilai setiap perkalian tersebut dijumlahkan Nilai dan rangking per alternatif tanaman pangan Pembentukan himpunan fuzzy dengan atribut variabel numerik dan variabel linguistik A A Data kelas kesesuaian lahan Fungsi keanggotaan menggunakan representasi kurva trapesium Fungsi implikasi menggunakan MIN bentuk umum dari basis aturan yang digunakan IF Then dengan operator And Defuzzyfikasi menggunakan metode centroid of area Nilai dan rangking per alternatif desa Selesai Bobot alternatif per kriteria dari lapangan Komposisi aturan menggunakan metode MAX Agregasi pendapat pakar menggunakan ordered weighted averaging
Gambar 2.  Kerangka kerja sistem pendukung keputusan cerdas kesesuaian lahan

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Secara  umum  hasil  dan  pembahasan penelitian ini terbagi atas dua bagian yaitu, hasil dari perhitungan  model  prioritas  alternatif    tanaman pangan menggunakan metode Fuzzy AHP dan model perhitungan  kesesuaian  lahan  menggunakan  metode FIS tipe Mamdani.

## Model  Prioritas  Alternatif  Tanaman  Pangan Menggunakan Fuzzy AHP
Sesuai dengan petunjuk pada buku petunjuk teknis  evaluasi  lahan  untuk  komoditas  pertanian 2011  dan  hasil  wawancara  pakar,  terdapat  16 parameter  yang  mempengarui  kesesesuain  lahan dengan  lahan  tanaman  pangan  khususnya  tanaman pangan  padi  sawah  tadah  hujan,  padi  gogo  dan jagung.  Struktur  hirarki  kriteria  kesusesuian  lahan dapat dilihat pada Gambar 3.

## Perhitungan AHP Untuk Semua Kriteria
Tahapan  pertama  perhitungan  AHP  yaitu melakukan perbandingan berpasangan untuk kriteria dengan  cara  membandingkan  data  antara  kriteria dalam bentuk matriks berpasangan dengan menggunakan  skala  intensitas  kepentingan  AHP
(Marimin et  al .,  2017).  Matriks  perbandingan berpasangan  antar  kriteria  berdasarkan  inputan  dari pakar, bisa dilihat pada Tabel 2.
Setelah  menentukan  matriks  dilanjutkan dengan  menghitung  matriks  normalisasi,  nilai inputan  perbandingan  matriks  di  atas  kemudian diproses  untuk  mencari  bobot  vektor  prioritas, consistency  measure (CM), consistency  index (CI), dan consistency  ratio (CR).  Matriks  normalisasi dapat  dilihat  pada  Tabel  3.  Sebelum  menghitung nilai  bobot  prioritas,  setiap  sel  pada  kolom  matriks dibagi  dengan  jumlah  kolom  pada  tiap  selnya, misalkan untuk sel pertama:
C1= 1 22,5 = 0,044
Kemudian  menghitung  nilai  bobot prioritas yaitu  dengan  cara  hasil  pembagian  sel  yang  telah diperoleh  pada  setiap  baris  matriks  dijumlahkan, kemudian  dibagi  dengan  banyaknya  sel  pada  baris tersebut  (banyak  kriteria  =16),  misalkan  untuk  baris pertama:
Bobot = [(0,044 + 0,058 + 0,048 + 0,039 + 0,093 + 0,048 + 0,037 + 0,026 + 0,033 + 0,036 + 0,031 + 0,049 + 0,05 + 0,03 + 0,044 + 0,043) / 16] = 0,044
Kesesuaian Lahan Tanaman Pangan Temper atur rerata Curah hujan Kelemba ban Drainas e Tekstur Bahan kasar Kedalam an tanah pH Kejenuh an basa KTK liat C- organik Singkap an batuan
Batuan di permukaa n Genang an Bahaya erosi Lereng Padi Sawah Tadah Hujan Padi Gogo Jagung Sasaran Kriteria Alternatif Gambar 3. Struktur hirarki kesesuaian lahan
Tabel 2.  Matriks perbandingan AHP antar kriteria
Kode C01  C02 C03  …  C12 C13 C14  C15  C16 C01 1 1 1
… 1 1
1 2 2 C02
1
1 3
… 2 2 3 4 4 … … … … … …
… … …
…
C14 1 0,333
1 …  0,333 0,333 1
2 2 C15 0,5 0,25 0,5 …  0,333 0,333 0,5 1 1 C16 0,5 0,25 0,5 …  0,333 0,333 0,5 1 1
Jumlah  22,5  17,365 21
…  20,249  19,999 33 45 46

## Tabel 3. Matriks normalisasi untuk semua kriteria
Kode C01 C02 C03 … C13 C14 C15 C16 Bobot CM C01 0,044 0,058 0,048 … 0,05 0,03 0,044 0,043 0,044 17,756 C02 0,044 0,058 0,143 … 0,1 0,091 0,089 0,087 0,091 17,493 … … … … … … … … … … … C14 0,044 0,019 0,048 … 0,017 0,03 0,044 0,043 0,031 17,024 C15 0,022 0,014 0,024 … 0,017 0,015 0,022 0,022 0,022 17,069 C16 0,022 0,014 0,024 … 0,017 0,015 0,022 0,022 0,021 17,136 Tabel 4. Nilai hasil matriks Fuzzy AHP perbandingan berpasangan antar kriteria C01 C14 C15 C16 Jumlah Baris L M U …  L M U L M U L M U L M U C01 1 1 1 …  1 1 1 0,5 1 1,5 0,5 1 1,5 12,50 14,67 17,50 C02 1 1 1 …  1 1,5 2 1,5 2 2,5 1,5 2 2,5 15,00 20,67 27,00 … … …  …  …  … … …  … …  … … …  … … … … C14 1 1 1 …  1 1 1 0,5 1 1,5 0,5 1 1,5 10,80 13,00 16,33 C15 0,67 1 2 …  0,67  1 2 1 1 1 1 1 1 10,13 11,93 16,33 C16 0,67 1 2 …  0,67  1 2 1 1 1 1 1 1 9,80 11,93 17,33 Total [L, M, U] =   218,57 276,50 358,83
Kemudian  mencari  nilai  CI  dengan  menggunakan persamaan berikut:
CI = 𝜇 max − 𝑛 𝑛 − 1 … … … … … … … … … … … … (1)
Keterangan: 𝜇 max = Nilai rata-rata dari CM 𝑛 = Jumlah kriteria atau ukuran matriks
CI = 17,3095 − 16
16 − 1 = 1,3095 15 =  0,0873
Setelah  mendapatkan  nilai  CI  dilanjutkan  dengan mencari  nilai  CR.  CR=  CI  / Random  index (RI), dimana  syarat konsistensi  harus  kecil dari 10% atau CR  ≤  0,1.  Karena  matriks  terdiri  dari  16  kriteria maka nilai RI = 1,59 (Saaty, 2007).
CR = 0,0873 / 1,59 CR = 0,055 (konsisten)

## Perhitungan Fuzzy AHP Untuk Semua Kriteria
Langkah  selanjutnya  yaitu  berdasarkan inputan  pakar  pada  Tabel  2  kemudian  dilanjutkan dengan menentukan matriks perbandingan berpasangan  antar  kriteria  dari  AHP  ke Fuzzy AHP atau  fuzzyfikasi  skala  AHP  ke Fuzzy AHP  sesuai dengan skala nilai fuzzy segitiga (Chang, 1996) yang disajikan pada Tabel 4.

## Menentukan Nilai Sintesis Fuzzy
Langkah selanjutnya yaitu menghitung nilai sintesis fuzzy (Si),  misalkan  untuk  menghitung  Si dari C01:
Si C01  = (12,50    14,6717,50) × (( 1 358,83 ) ,
( 1 276,50 ) , ( 1 218,57 )) = (0,035    0,053    0,08)
Hasil dari perhitungan Si untuk keseluruhan dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel  5.  Hasil  perhitungan  nilai  sintesis fuzzy untuk semua kriteria Jumlah Baris Nilai Sintesis L M U L M U C01 12,5 14,667 17,5 0,035 0,053 0,08 C02 15 20,667 27 0,042 0,075 0,124 … … … … … … … C14 10,8 13 16,333 0,03 0,047 0,075 C15 10,1 33 11,933 16,333 0,028 0,043 0,075 C16 9,8 11,933 17,333 0,027 0,043 0,079

## Menghitung nilai Vektor dan Defuzzyfikasi
Tahap  selanjutnya  adalah  menentukan  nilai vektor  (V)  dan  nilai  ordinat  defuzzyfikasi  (d’)  dari nilai  Si  untuk  semua  kriteria  (Tabel  6).  Berikut misalkan  untuk  menghitung  d’  dari  C01  (kriteria temperatur).
VSiC01 ≥ VSiC02 = 𝐿2− 𝑈1 (𝑀1− 𝑈1) − (𝑀2− 𝐿2) = 0,042 − 0,08
(0,053 − 0,08) − (0,075 − 0,042) = −0,038 −0,027   − 0,033 = −0,038 −0,06 = 0,638

## Bobot Vector
Berdasarkan  nilai  d’  pada  semua  kriteria, maka diperoleh nilai bobot vektor (W’) untuk semua kriteria tersebut. Nilai W’ dapat dilihat pada Tabel 7.

## Normalisasi Bobot
Terakhir  adalah  melakukan  normalisasi bobot  (W)  yang  diperoleh  dari  perhitungan  tiap elemen  bobot  vektor  dibagi  jumlah  bobot  vektor  itu sendiri,  jumlah  bobot  vektor  =  11,117.  Hasil normalisasi  bobot  untuk  semua  kriteria  yang diperoleh  dapat  dilihat  pada  Tabel  7.  Selanjutnya langkah  menghitung  bobot  AHP  dan Fuzzy AHP untuk  alternatif  per  kriteria  dapat  dihitung  dengan cara yang sama, seperti langkah di atas.
Tabel 6. Nilai vektor dan defuzzyfikasi kriteria temperatur
a =  L - U1
b = M1 - U1 c = M - L d = b - c e = a/d d' C01>C02 -0,038 -0,027 0,033 -0,06 0,638 0,638 … … … … … … … C01>C04 -0,044 -0,027 0,016 -0,043 1,028 1 C01>C15 -0,052 -0,027 0,015 -0,042 1,236 1 C01>C16 -0,053 -0,027 0,016 -0,043 1,231 1 MIN : 0,524
Tabel 7.  Normalisasi bobot vektor kriteria
Kriteria W’ W C01 0,524 0,047 C02 0,901 0,081 … … … C14 0,435 0,039 C15 0,41 0,037 C16 0,447 0,04

## Perhitungan Ranking
Setelah  menghitung  semua  alternatif  per kriteria  dan  mendapatkan  bobot  akhir  global  tiap alternatif  per  kriterianya  maka  bobot  alternatif tersebut dikalikan dengan bobot akhir global kriteria dengan  cara  perkalian  matriks  untuk  menghasilkan hasil  bobot  akhir  keseluruhan  dan  mendapatkan ranking dengan hasil bobot akhir yang tertinggi.
Dari  data  di  atas  tanaman  pangan  jagung mempunyai  nilai  tertinggi  berdasarkan  perhitungan yang  telah  dilakukan  menggunakan  metode Fuzzy AHP.
Model  Kelas  Kesesuaian  Lahan  Menggunakan FIS Pembentukan Himpunan Fuzzy Pemilihan  himpunan fuzzy dan  domain  dari masing-masing  himpunan  ditentukan  berdasarkan pengamatan dan pengelompokkan pola nilai masing- masing parameter yang terdapat pada buku petunjuk teknis  evaluasi  lahan  untuk  komoditas  pertanian (2011) dan wawancara dengan pakar.

## Fungsi Keanggotaan
Fungsi keanggotaan merupakan suatu kurva yang menunjukkan pemetaan titik-titik input data ke dalam  nilai  keanggotaannya  yang  memiliki interval antara  0  sampai  1  (Kusumadewi  dan  Guswaludin, 2005).  Fungsi  keanggotaan  yang  digunakan  adalah fungsi trapezium.
Derajat
Keanggotaan µ[x] 0 1 a d Domain b c
Gambar 4. Kurva trapezium
Fungsi Keanggotaan:
µ [𝑥] = {
0; (𝑥 − 𝑎)/(𝑏 − 𝑎); 1; (𝑑 − 𝑥)/(𝑑 − 𝑐); 𝑥  ≤ 𝑎 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥  ≥ 𝑑 𝑎  ≤ 𝑥 ≤ 𝑏 𝑏  ≤ 𝑥  ≤ 𝑐 𝑐  ≤ 𝑥  ≤ 𝑑
Misalnya  untuk  menghitung  nilai input untuk variabel  temperatur,  curah  hujan  dan  kelembaban berdasarkan nilai bobot alternatif satu yaitu Desa Ian Tena.

## Temperatur
µTem_SangatSesuai [23,75 24,25 28,75 29,25]
f (29) = 𝑑−𝑥 𝑑−𝑐 = 29,25−29 29,25−28,75 = 0,25 0,5 = 0,5
µTem_SesuaiBatasAtas [28,75 29,25 31,75 32,25]
f (29) = 𝑥−𝑎 𝑏−𝑎 = 29−28,75 29,25−28,75 = 0,25 0,5 = 0,5

## Curah Hujan
µCh_Cukup  Sesuai  Batas  Atas  [899,75  900,25 1199,75 1200,25] f (956,2) = 1
Kelembaban
µKl_SangatSesuai [32,75  33,25  89,75  90,25] f (80) = 1

## Basis Aturan
Pada  metode  mamdani  fungsi  implikasi yang  di  gunakan  adalah Min, bentuk  umum  dari aturan  yang  digunakan  dalam  fungsi  implikasi adalah: IF  THEN ,  dengan  operator  fungsi  implikasi yang  digunakan  yaitu AND (Khalyasmaa  dan Zinovieva,  2017).  Aturan  pada  basis  aturan  dibuat berdasarkan  pendapat  pakar.  Pada  penelitian  ini, terdapat 16 parameter yang dikategorikan kedalam 5 kelompok  parameter.  Jumlah  aturan  pada  basis aturan  dalam  penelitian  ini  sebanyak  622  aturan. Berikut misalkan untuk menghitung fungsi implikasi untuk kelompok parameter temperatur dan ketersedian  air  dari  alternatif  satu  yaitu  Desa  Ian Tena.

## Tabel 8. Bobot akhir global tiap alternatif per kriteria
C01 C02 …  C10 C11 C12 C13 C14 C15 C16 A01 0,333 0,333 …  0,333 0,333 0,333 0,333 0,241 0,333 0,333 A02 0,333 0,333 …  0,333 0,333 0,333 0,333 0,272 0,333 0,333 A03 0,333 0,333 …  0,333 0,333 0,333 0,333 0,487 0,333 0,333 Tabel 9. Bobot akhir global kriteria C01 C02 …  C09 C10 C11 C12 C13 C14 C15 C16 0,047 0,081 …  0,085 0,09 0,09 0,072 0,069 0,039 0,037 0,04
Tabel 10.  Hasil ranking alternatif tanaman pangan
No  Nama Hasil Bobot Akhir  Ranking 1 Padi sawah tada hujan 0,33 3 2 Padi gogo 0,331 2 3 Jagung 0,339 1
[R1] IF Temperatur=Sangat  sesuai AND Curah Hujan=Cukup sesuai batas atas AND Kelembaban=Sangat sesuai THEN
Keluaran=S2
α1  = Min (µTem_SangatSesuai  [0,5],
µCH_CukupSesuaiBatasAtas [1], µKL_SangatSesuai [1]) = 0,5
[R2] IF Temperatur=Cukup  sesuai  batas  atas AND Curah  Hujan=Cukup  sesuai  batas  atas AND
Kelembaban=Sangat sesuai THEN
Keluaran=S2
α2  = Min (µTem_SesuaiBatasAtas  [0,5], µCH_CukupSesuaiBatasAtas [1], µKL_SangatSesuai [1]) = 0,5

## Komposisi Aturan
Dalam  penelitian  ini,  komposisi  aturan menggunakan  metode Max, pada  metode  ini  solusi himpunan fuzzy diperoleh  dengan  cara  mengambil nilai maximum aturan.  Berikut  ini  adalah  contoh untuk komposisi aturan untuk aturan satu.
𝑎1 − 69,75 80 − 69,75 = 0,5 90,25 − 𝑎2 90,25 − 80 = 0,5 𝑎1 = 0,5 (80 − 69,75) + 69,75
𝑎2 = 90,25 − 0,5(90,25 − 80)
𝑎1 = 5,125 + 69,75 = 74,875 𝑎2 = 90,25 − 5,125 = 85,125
Dikarenakan  menggunakan  metode Max maka  nilai  yang  diambil  adalah  nilai  terbesar. Berikut  adalah  fungsi  yang  dapat  digambarkan  dari aturan satu:
µ[𝑥] = {
0;
(𝑥 − 69,75)/(80 − 69,75); 0,5; (90,25 − 𝑥)/(90,25 − 80);
x ≤ 74,875 69,75 ≤ x ≤ 74,875
74,875 ≤ x ≤ 85,125
85,125 ≥ 90,25
Defuzzyfikasi Input dari proses defuzzyfikasi adalah suatu himpunan fuzzy yang  diperoleh  dari  komposisi aturan-aturan fuzzy , sedangkan output yang dihasilkan  merupakan  suatu  bilangan  pada  domain himpunan fuzzy tersebut.  Sehingga  jika  diberikan suatu  himpunan fuzzy dalam range tertentu,  maka harus dapat diambil suatu nilai crips sebagai output . Dalam  penelitian  ini  defuzzyfikasi  menggunakan metode centroid  of  area ,  pada  metode  ini  solusi crips diperoleh  dengan  cara  mengambil  titik  pusat daerah fuzzy .  Berikut  ini  adalah  contoh  hasil defuzzyfikasi  untuk  alternatif  satu  yaitu  Desa  Ian Tena.
Z = (0,5 x 80) + (1 x 60) + (1 x 80)
0,5+1+1 = 72
Tabel  11  menyajikan  nilai  dan  rangking  hasil perhitungan  untuk  kesesuaian  lahan  menggunakan metode  FIS  berdasarkan  nilai  bobot  alternatif  untuk delapan desa yang dikaji.
Tabel 11. Hasil alternatif desa
Rank  Kode  Nama Alternatif Total 1 A07 Desa Kopong 81 2 A04 Desa Geliting 81 3 A05 Desa Namangkewa 77 4 A06 Desa Waiara 74 5 A02 Desa Umagera 74 6 A08 Desa Seusina 74 7 A03 Desa Wairkoja 74 8 A01 Desa Ian Tena 72 Implementasi
Dalam  penelitian  ini  menerapkan Unified Modeling Language (UML) untuk analisis perancangan perangkat lunak, yang mana terdiri dari beberapa  diagram  yang  digunakan,  seperti: Usecase Diagram, Class Diagram  dan Activity Diagram. Sistem yang dibangun merupakan sistem
berbasiskan  web  dengan  bahasa  pemrograman  PHP dan DBMS yang digunakan yaitu Mysql.

## Analisis Perancangan Perangkat Lunak
Perancangan sistem dilakukan untuk mengetahui  kebutuhan  sistem,  serta  alur  kerja  dari sistem  yang  akan  dibuat  sehingga  memberikan informasi yang baik mengenai sistem yang dibangun dengan  menggunakan  bahasa  pemodelan  UML. Usecase Diagram dari SPKC kesesuaian lahan  yang dibangun dapat dilihat pada Gambar 5.

## Pengembangan Sistem
SPKC  kesesuaian  lahan  dengan  jenis tanaman pangan ini  merupakan sistem berbasis  web yang  dibangun  dengan  bahasa  pemrograman  PHP dengan  DBMS  yang  digunakan  yaitu  Mysql. Tampilan  dari  halaman  utama,  tampilan  halaman hasil  perhitungan Fuzzy AHP  dan  hasil  perhitungan FIS,  dalam  SPKC  kesesuaian  lahan  yang  dibangun dapat dilihat pada gambar berikut:

## Halaman Utama
Ketika  program  dijalankan,  pengguna  akan memasuki  halaman  utama  sistem  yang  dapat  dilihat pada  Gambar  6,  sebagai  pengantar  kepada subsistem-subsistem lain dalam sistem yang dibangun.  Terdapat  dua  subsistem  yaitu  subsistem model  prioritas  alternatif  tanaman  pangan  dan subsistem model prioritas kelas kesesuaian lahan.

## Halaman Perhitungan
Halaman  perhitungan  menampilkan  nilai dan  rangking  alternatif  tanaman  pangan  terbaik berdasarkan  hasil  hitung  menggunakan  metode Fuzzy AHP  dan  menampilkan  nilai  dan  rangking alternatif lahan  yang dikaji berdasarkan  hasil hitung menggunakan  metode  FIS.  Tampilan  halaman  hasil perhitungan Fuzzy AHP dapat dilihat pada Gambar 7 dan hasil perhitungan FIS pada Gambar 8.
Gambar 5. Usecase diagram SPKC kesesuaian lahan
Gambar 7. Halaman hasil perhitungan Fuzzy AHP
Gambar 8. Halaman hasil perhitungan FIS

## Pengujian Sistem
Terdapat  dua  pengujian  sistem  di  dalam penelitian  ini,  yaitu:  pengujian  fitur  sistem  dan pengujian  kompatibilitas  terhadap  perangkat  keras dan  sistem  operasi.  Pengujian  fitur  sistem  dalam penelitian ini menggunakan Black Box Testing , yang mana  pengujian  yang  dilakukan  hanya  mengamati hasil  eksekusi  melalui  data  uji  dan  cek  fungsional perangkat lunak, tujuan dari Black Box Testing yaitu untuk  mencari  kesalahan  atau  kegagalan  dalam operasi  tingkat  tinggi,  yang  mencakup  kemampuan dari  perangkat  lunak.  Pengujian  kompatibilitas terhadap  perangkat  keras  dan  sistem  operasi dilakukan  untuk  mengetahui  keberhasilan  dan kekurangan  sistem  serta  penyebab  kegagalannya maka perlu dilakukan uji coba program. Kesimpulan yang  dapat  diambil  dari  pengujian  sistem  yaitu program  dapat  berjalan  dengan  baik  dan  terjadi koneksi yang baik antara aplikasi dengan database nya.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Penelitian  yang  telah  dilakukan  ini  berhasil membangun  suatu  SPKC  kesesuaian  lahan  yang menggabungkan metode Fuzzy AHP dan metode FIS untuk  pemilihan  alternatif  tanaman  pangan  yang terbaik  dengan  lahan  yang  sesuai.  Dari  hasil  dan pembahasan  di  atas,  dapat  disimpulkan  bahwa dengan menggunakan metode Fuzzy AHP berdasarkan kriteria yang digunakan maka diperoleh hasil  bahwa  tanaman  pangan  jagung  merupakan alternatif tanaman pangan terbaik dengan nilai 0,339 dari  tiga  alternatif  tanaman  pangan  yang  dikaji. Kemudian  dengan  menggunakan  metode  FIS berdasarkan kriteria yang digunakan dengan inputan nilai  bobot  alternatif  dari  delapan  desa  yang  dikaji maka diperoleh hasil bahwa Desa Kopong dan Desa Geliting  merupakan  desa  terbaik  dengan  nilai kesesuaian lahan 81.

## Saran
Penelitian  ini  dapat  dikembangkan ke berbagai  komoditas  tanaman  dengan  melakukan modifikasi pada parameter yang berupa peubah atau kriteria,  dengan  masukan  model  dan  metode  yang digunakan dapat dikombinasikan berdasarkan keperluan penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
Aikhuele OD dan Turan MF. 2017. A subjective and objective  fuzzy-based  analytical  hierarchy process  model  for  prioritization  of  lean product  development  practices. Journal Management Science Letters . (7): 297–310.
[Badan Pusat Statistik] BPS Kabupaten Sikka. 2017. Sikka  Dalam  Angka  2017 .  Sikka:  BPS Kabupaten Sikka.
Chang DY. 1996. Application of the extent analysis method on fuzzy AHP. Journal Operations Research . 95:649-655.
Djaenuddin  D,  Marwan  H,  Subagyo  H,  Hidayat  A.
2011. Petunjuk  Teknis  Evaluasi  Lahan Untuk  Komoditas  Pertanian .  Bogor:  Balai Besar Litbang Sumberdaya Lahan Pertanian Badan  Litbang  Pertanian  Departemen Pertanian.
Fibrian  CD,  Martini  S,  dan  Marimin.  2010.  Sistem penunjang  keputusan  untuk  optimalisasi pemanfaatan  limbah  padat  kelapa  sawit.
Jurnal Teknologi Industri Pertanian . 20(2):130-142.
Hendra,  Herdiyeni  Y,  dan  Marimin.  2014.  Sistem
pendukung keputusan
cerdas pengembangan  agroindustri  karet  alam dengan  pendekatan  produktivitas  hijau menggunakan fuzzy AHP. Jurnal Teknologi Industri Pertanian . 24(2):82-96.
Insani  F.  2015.  Pemodelan  sistem  pakar  berbasis komputasi  lunak  untuk  evaluasi  kesesuaian lahan  komoditas  serealia:  studi  kasus kabupaten  bogor.  [Tesis].  Bogor:  Institut Pertanian Bogor.
Khalyasmaa  IA  dan  Zinovieva    E.  2017.  Intelligent decision  support  system  for  technical solutions efficiency
assessment.
Proceedings of 2017 IEEE 2 nd International Conference  on  Control  in  Technical Systems .  St  Petersburg,  Rusia.  25-27
0ctober 2017. Kusumadewi  S  dan  Guswaludin  I.  2005. Fuzzy Multi-Criteria Decision Making . Yogyakarta: Graha Ilmu.
Navianti  RD,  Usadha  RNGI,  dan  Widjajati  AF. 2012.  Penerapan  fuzzy  inference  system pada  prediksi  curah  hujan  di  Surabaya Utara. Jurnal Sains dan Seni . 1(1): 23-28. Marimin  dan  Maghfiroh  N.  2010. Aplikasi  Teknik Pengambilan Keputusuan
dalam
Manajemen  Rantai  Pasok .  Bogor:  Institut Pertanian Bogor.
Marimin,  Adhi  W,  dan    Darmawan  AM.  2017.
Decision  support  system  for  natural  rubber supply  chain  management  performance measurement: a sustainable balanced scorecard  approach. Journal  Sup  Chain Mgt . 6(2):49-59.
Saaty  TL.  2007.  On  the  Invalidity  of  Fuzzifying Numerical  Judgments  in  the  Analytic Hierarchy  Process. Journal  Mathematical and Computer Modelling . 46:62-75.
Sevani  N,  Marimin,  dan  Sukoco  H.  2009.  Sistem pakar penentuan kesesuaian lahan berdasarkan  faktor  penghambat  terbesar untuk tanaman pangan. Jurnal Informatika . 10(1):23-31.
Taiyeb.  2017.  Evaluasi  Kesesuaian  Lahan  Untuk Tanaman  Kemiri  Pada  Sistem  Lahan  Salo Saluwan  Di  Kota  Palu. Journal  Forest Sains . 14(2): 98-107.
Wren GP, Mora M, Forgionne G, Gupta J. 2009. An integrative evaluation framework for intelligent decision support systems. Journal  Operations  Research .  195:  642- 652.